TA的每日心情 | 怒 2025-9-22 22:19 |
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签到天数: 1183 天 [LV.10]大乘
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本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑 $ [; a ~4 {2 ~) q3 M" U/ E% w- O$ E, I
0 S' Z# ]$ \ D0 g V
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
6 O, ^7 L' E+ q; K9 |Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:) t+ R0 l/ x% G3 _! d1 x6 v9 m
----------------------------------------------
' N: y1 `; V9 ]1 e! T( Vimport torch1 G2 ]$ X5 r6 g8 A H6 ?
import numpy as np; F( W$ i! `# I6 W% \) {
import matplotlib.pyplot as plt
5 R, A! M3 `3 {& Fimport random" l; }" P5 Q' ?3 @4 b
" j* h: n% d- J8 F5 q. Qx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))$ c- ?) i ~1 L( X s5 e- x7 X
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15: S0 B6 ?* K/ ]" g, f1 h
3 r+ `! p* q0 J$ w% j& _* Y' kw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
( Z# J7 `2 |5 vb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
: `- ~ V& X5 ]$ A& H- W" ]! ]+ k0 @0 W
epochs = 100
! h' y; U% P j* {+ b" w
8 \) _. \5 M& P2 Slosses = []
- A: g' t- N9 Y5 Gfor i in range(epochs):
: x: l9 B1 K0 B& o# e, @! C: j y_pred = (x*w+b) # 预测5 N' u7 P& H+ y) @; b N
y_pred.reshape(-1)
5 V% K: k; o t, m" g% @ k, O3 N' V
7 Q" g, ^" V! C: M, t* z& Z4 y* K$ K loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss8 s, Z& Q J( {* k# S
losses.append(loss)- E* F- ?% W- y( E
_( j. O2 W$ ~8 ]0 p' L
loss.backward() # autograd% `1 S$ C/ x& @3 C8 ~; Q
with torch.no_grad():
; F/ x5 _: ]2 V& L8 {. e% M w -= w.grad*0.0001 # 回归 w+ u+ N( J7 I$ h1 I" h0 Q! m
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
" c2 i/ B" M0 { A w.grad.zero_() ( @' G4 S. }4 B5 |! _; _0 V8 H, m
b.grad.zero_()
4 D/ R9 D, L: }, a: l2 X8 u1 X) n; j1 l
print(w.item(),b.item()) #结果
! e; j. y# t, N% w9 B/ r/ E8 ^0 d0 ^/ m
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
3 x( Z! v- v( }) }4 z. G----------------------------------------------7 g1 P# U3 ?, d a" h+ C
最后的结果,w可以回到 w0 = 27 附近,b却回不去 b0=15。两处红字,损失函数是矢量计算后的均值,感觉 b 的回归表达有问题。1 z, c) L; z1 M) C% Z0 b
高手们帮看看是神马原因?
2 y) d3 X( v) Y7 K# ^6 S/ f! J |
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